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Historique contre cet adversaire

Bam Adebayo vs DET

Detroit Pistons · 26 matchs · 2018-01-03 → 2026-10-23

Sa moyenne sur la période : 31.1Forme récente (L5) : 33.6

Changer d’adversaire

La lecture

  • 26 matchs sur 10 saisons : l’échantillon est solide.
  • Dans sa moyenne sur la période (31.6 contre 31.1).
  • Irrégulier : de -1 à 59 TTFL selon les matchs.
  • Défense 2e de la ligue contre les C : 11.3 TTFL concédés (moyenne ligue 18.0).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : +0.4

Moyenne vs cet adversaire

31.6

+0.4

Médiane

31.0

Min – Max

-1 – 59

Matchs ≥ 30

62%

Matchs ≥ 40

35%

Matchs < 20

15%

Minutes / match

33.8

Pts / Reb / Ast

16.2 / 8.7 / 2.8

Domicile / extérieur

À domicile

31.3

15 matchs

À l’extérieur

31.9

11 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2026/27Saison régulière18.08 – 8
2025/26Saison régulière333.329 – 40
2024/25Saison régulière436.827 – 50
2023/24Saison régulière438.827 – 44
2022/23Saison régulière338.333 – 46
2021/22Saison régulière230.530 – 31
2020/21Saison régulière255.051 – 59
2019/20Saison régulière139.039 – 39
2018/19Saison régulière420.09 – 29
2017/18Saison régulière23.0-1 – 7

Contexte défensif

Poste

pivots

TTFL concédés à ce poste

11.3

Moyenne ligue

18.0

Rang défensif (1 = le plus dur)

2 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

26 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-10-23Dom.234638.0
2026-03-08Dom.34249640.0
2026-01-01Ext.331514031.0
2025-11-29Dom.331510129.0
2025-03-19Dom.37309850.0
2024-12-16Ext.41158327.0
2024-11-12Ext.442012340.0
2024-10-28Dom.351210430.0
2024-03-17Ext.382017344.0
2024-03-15Ext.29229244.0
2024-03-05Dom.35187127.0
2023-10-25Dom.32228340.0
2023-04-04Ext.31184233.0
2023-03-19Ext.392210546.0
2022-12-06Dom.342115236.0
2022-03-15Dom.24168331.0
2021-11-23Ext.31159530.0
2021-01-18Dom.352811551.0
2021-01-16Dom.34287659.0
2019-11-12Dom.—1814239.0
2019-03-13Dom.—105122.0
2019-02-23Dom.—4329.0
2019-01-18Ext.—96120.0
2018-11-05Ext.—118129.0
2018-02-03Ext.—4507.0
2018-01-03Dom.—031-1.0

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À propos du projet

Application NBA Stats orientée TTFL — explorer les box scores, calculer le malus, visualiser la régularité des joueurs, soutenir la décision de pick quotidienne.

Auteur

Simon Grossi

Données

shufinskiy/nba_data
+ flux temps-réel cdn.nba.com

Tech stack
  • · Pipeline — Python 3.11 + DuckDB (agrégation play-by-play → SQLite).
  • · Frontend — Astro 5 + Tailwind 3 + TypeScript.
  • · SQLite haute performance — base embarquée servie côté serveur via better-sqlite3 (WAL mode).
  • · Charts — Chart.js (line, radar, scatter).
  • · Hébergement — local-first, HTTPS via Caddy, déployable sur Raspberry Pi (voir DEPLOY.md).
Local-first · pas de tracking · pas de backend hébergév0.1.0

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